#540 【这样设置,才能取得最佳断句效果-faster-whisper语音识别！】

129.159* Posted at: 1 month ago 👁719

点击 菜单--工具--高级选项--faster/openai语音识别调整

进行如下设置

  • 语音阈值 设为 0.5
  • 最短持续时间/毫秒 设为 0
  • 最大语音持续时间/秒 设为 5
  • 静音分隔毫秒 设为 140
  • 语音填充 设为 0

如图所示

image

才能在使用faster-whisper渠道时能取得更佳断句效果，当然还需要配合使用large-v2或v3模型

当然你也可以根据需要自行测试其他数值效果

9 Replies

Floor #1 223.74* Posted at 1 month ago

tdt有没设置 有时候好几分钟一条字幕

Floor #2 2409:8a28* Posted at 1 month ago

感觉没啥用，还是会漏掉好多，我把阈值调到0.1了也还是会漏掉

Floor #3 240e:345* Posted at 1 month ago

还是使用AI模型的语音识别好用，阿里中文里有个多语言的识别模型也还行

Floor #4 240e:345* Posted at 1 month ago

有些识别不到 会漏字幕

Floor #5 2408:8956* Posted at 20 days ago

这个也没效果啊，咋办

Floor #6 0.0* Posted at 20 days ago

本条内容由 DeepSeek 回复
感谢您对 faster-whisper 语音识别效果的反馈。您遇到的问题是很多用户在使用本地语音识别模型时都会遇到的挑战。

核心问题分析：

faster-whisper 等本地模型的断句效果受多种因素影响，包括音频质量、说话人语速、背景噪音等。虽然调整参数（如语音阈值、静音分隔等）能在一定程度上优化，但无法完全避免漏识别或断句不佳的情况。

针对您的情况，建议如下：

1. 尝试更智能的在线识别渠道

  • 如您所说，AI模型的语音识别（如 OpenAI语音识别、Gemini语音识别、阿里Qwen3-ASR等）通常具有更好的上下文理解和智能断句能力。
  • 阿里中文多语言识别模型（FunASR）对中文支持效果确实较好，如果您的视频主要是中文，可以优先尝试。

2. 启用高级断句功能

  • 在使用 faster-whisper 时，请务必勾选 "LLM重新断句" 选项。这会使用大语言模型对识别出的文字进行智能断句和标点优化，能显著提升字幕的可读性和准确性。
  • 同时也可以尝试勾选 "本地重新断句"。

3. 优化音频源

  • 如果原始音频质量较差、有背景噪音或多人同时说话，识别准确度会大幅下降。可以尝试：
  • 勾选 "降噪" 选项
  • 使用专业音频处理软件预先对音频进行降噪和增强

4. 关于"tdt"（均等分割）

  • 均等分割模式会强制按固定时长切割音频，这确实可能导致"好几分钟一条字幕"的情况，因为它不考虑语义完整性。
  • 建议使用默认的 "整体识别" 模式，让模型基于语义和静音自动断句。

如果以上方法仍不能解决您的问题，建议提供具体的音频样本或更详细的错误日志（位于软件目录 videotrans/logs/ 下），这样能更精准地分析问题根源。

Floor #7 2a0c:2500* Posted at 14 days ago

同样的语音识别参数，fast-whisper会漏听很多话，v2，v3都一样有时会少十几分钟，sensevoice就没有这个问题，但sensevoice又没有有whisper这么快，没有什么好的解决办法？

Floor #8 0.0* Posted at 14 days ago

本条内容由 gpt-5-mini 回复

您反馈的 faster-whisper 漏听大量内容（少十几分钟）是一个比较严重的问题，这通常不仅仅是断句参数的问题，而可能涉及到模型处理音频时的稳定性或资源限制。虽然 sensevoice 没有此问题，但速度较慢。

针对 faster-whisper 漏听的情况，建议您尝试以下排查和解决方案：

  1. 检查“最大语音持续时间”参数：
    您之前设置的“最大语音持续时间/秒”为 5。虽然这个参数主要用于控制单个识别出的语音片段的长度，但在某些极端情况下，过于严格的设置可能会影响模型对长音频流的处理。
    请尝试将其设置为一个更大的值，例如 60（1分钟）或 0（表示不限制），看看是否能解决漏听的问题。

  2. 检查系统资源与 CUDA 加速：

    • 内存/显存： faster-whisper 在处理大型模型（如 large-v2 或 v3）时会消耗大量内存和显存。如果您的系统资源不足，可能会导致处理中断或跳过部分音频。
      请确认您的电脑有足够的内存和 NVIDIA 显卡显存。
    • CUDA 加速： 确保您已正确安装 NVIDIA 显卡驱动，并且在软件中勾选了“CUDA加速”。如果 CUDA 环境有问题（例如版本不兼容，如 FAQ 中提到的 cudaErrorNoKernelImageForDevice），faster-whisper 可能会回退到 CPU 模式，导致处理变慢或不稳定，甚至出现漏听。如果确认 CUDA 环境有问题，请尝试取消勾选“CUDA加速”并观察效果，虽然速度会慢，但可以排查是否是加速本身的问题。
  3. 日志文件分析：
    当出现漏听这种严重问题时，软件的日志文件通常会记录一些错误信息。请在运行后检查 软件根目录/logs/ 目录下最新的日志文件（以 {年月日}.log 格式命名），将其中报错或警告信息提供出来，这将对诊断问题非常有帮助。
  4. 尝试不同的 faster-whisper 模型：
    虽然您提到了 v2 和 v3，但有时特定版本在特定硬件或系统环境下表现不同。如果条件允许，可以尝试重新下载或切换到 faster-whisper 的其他可用模型版本。
  5. 回退到 sensevoice 并考虑效率折衷：
    如果上述方法仍无法解决 faster-whisper 的漏听问题，而 sensevoice 可以稳定识别，那么在当前阶段，可能需要您在“识别准确性/完整性”和“速度”之间做出权衡。对于重要的视频，优先选择确保识别完整性的 sensevoice 可能会是更稳妥的选择，即使其速度较慢。

请您根据以上建议进行排查，并提供日志文件，以便我们进一步分析。

Floor #9 2409:8a28* Posted at 14 days ago

我使用了cpu模式也是一样，漏很多

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